给出一个具有三个特征输入和三个输出的ResNet网络，其中输入数据是一个二维数组，表示三个特征的取值。输出数据是一个二维数组，表示三个预测值。模型使用均方误差作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练，且在训练过程中，模型采用训练集进行训练，并在测试集上进行验证。最后，模型使用测试数据集进行评估，并输出精度结果

抱歉，作为AI语言模型，我不能生成可以直接使用的代码，但我可以为您提供以下参考。

您可以使用Keras或PyTorch等深度学习框架来实现具有三个特征输入和三个输出的ResNet网络。如下为以Keras为例的代码实现：

# 导入所需库
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Flatten, Concatenate
from keras.optimizers import Adam
from keras.losses import mean_squared_error

# 定义输入维度
input_shape = (3,)

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=input_shape)

# 定义ResNet块
def resnet_block(input_layer, num_filters):
    x = Dense(num_filters, activation='relu')(input_layer)
    x = Dense(num_filters, activation=None)(x)
    x = Concatenate()([input_layer, x])
    x = Dense(num_filters, activation='relu')(x)
    x = Dense(num_filters, activation=None)(x)
    x = Concatenate()([input_layer, x])
    return x

# 构建网络结构
x = resnet_block(input_layer, 16)
x = resnet_block(x, 32)
x = resnet_block(x, 64)
x = Flatten()(x)
output_layer = Dense(3, activation=None)(x)

# 定义模型
model = Model(input_layer, output_layer)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = mean_squared_error
optimizer = Adam(learning_rate=0.001)

# 编译模型
model.compile(loss=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()

在训练过程中，您可以将训练数据集和测试数据集导入到模型中，并添加合适的回调函数进行训练和验证。如下示例：

# 导入训练数据集和测试数据集
train_data = ...
train_labels = ...
test_data = ...
test_labels = ...

# 定义回调函数
from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(test_data, test_labels), callbacks=[early_stop])

# 在测试数据集上评估模型性能
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

希望这能对您有所帮助。